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Analyse des données GDELT sur le Bénin (2025-2026) — iSHEERO × DataCamp Donates Hackathon 2026 | Team 2 # 🇧🇯 Bénin Insights — GDELT Analytics & Dashboard (Team 2) > Analyse des données GDELT sur le Bénin (jan 2025 – avr 2026) > iSHEERO × DataCamp Donates | Hackathon 2026 --- ## Demo Lien demo : benin-insights.adandeappoli… ## Ce que nous avons fait - Data : pipeline ETL reproductible vers `data/processed`. - Analyses : notebooks exploratoires + rapports dans `reports/`. - Modèles d'analyse : modules NLP et statistiques (BERTopic pour topics, spaCy pour NER, Isolation Forest pour anomalies, géospatial) dans `src/models/`. - Modèle de prédiction : modèle Random Forest pour prédire l'ampleur des événements (entraînement/score dans `models/`). - Tests : suite `pytest` sur les modeles et validations critiques. - CI/CD : CI (tests + smoke checks) et CD (build/push image + deploy dashboard). --- ## Structure ``` ├── .github/ # CI/CD config ├── dashboard/ # App Streamlit (app.py, components, views, static) ├── data/ │ ├── raw/ # Données brutes │ └── processed/ # Données nettoyées et agrégées ├── docs/ # Dossier de soumission et specs ├── models/ # (media_model/) Entrainement et evaluation ML ├── notebooks/ # Analyses exploratoires (eda, ml_models, ...) ├── pipeline/ # ETL (extract/transform/load) ├── reports/ # Rapports, figures, CSV ├── src/ # Modules Python, tests, visualisation ├── Dockerfile.streamlit # Docker image dashboard ├── docker-compose.streamlit.yml ├── requirements.txt ├── Makefile ├── example.env ├── pytest.ini └── README.md ``` --- ## Démarrage rapide ### Prérequis - Python 3.11+ - `git` - *(Optionnel — mode BigQuery)* Un compte GCP avec accès à `gdelt-bq.gdeltv2.events` ### Installation **Mac / Linux** ```bash git clone github.com cd benin-insights-challenge-team2 # Copier et configurer les variables d'environnement cp .env.exam …